2dsphere, GeoJSON, and Doctrine MongoDB
By Jeremy Mikola, 10gen software engineer and maintainer of Doctrine MongoDB ODM. It seems that GeoJSON is all the rage these days. Last month, Ian Bentley shared a bit about the new geospatial features in MongoDB 2.4. Derick Rethans, one
By Jeremy Mikola, 10gen software engineer and maintainer of Doctrine MongoDB ODM.
It seems that GeoJSON is all the rage these days. Last month, Ian Bentley shared a bit about the new geospatial features in MongoDB 2.4. Derick Rethans, one of my PHP driver teammates and a renowned OpenStreetMap aficionado, recently blogged about importing OSM data into MongoDB as GeoJSON objects. A few days later, GitHub added support for rendering .geojson
files in repositories, using a combination of Leaflet.js, MapBox, and OpenStreetMap data. Coincidentally, I visited a local CloudCamp meetup last week to present on geospatial data, and for the past two weeks I’ve been working on adding support for MongoDB 2.4’s geospatial query operators to Doctrine MongoDB.
Doctrine MongoDB is an abstraction for the PHP driver that provides a fluent query builder API among other useful features. It’s used internally by Doctrine MongoDB ODM, but is completely usable on its own. One of the challenges in developing the library has been supporting multiple versions of MongoDB and the PHP driver. The introduction of read preferences last year is one such example. We wanted to still allow users to set slaveOk
bits for older server and driver versions, but allow read preferences to apply for newer versions, all without breaking our API and abiding by semantic versioning. Now, the setSlaveOkay()
method in Doctrine MongoDB will invoke setReadPreference()
if it exists in the driver, and fall back to the deprecated setSlaveOkay()
driver method otherwise.
Query Builder API
Before diving into the geospatial changes for Doctrine MongoDB, let’s take a quick look at the query builder API. Suppose we had a collection, test.places
, with some OpenStreetMap annotations (key=value
strings) stored in a tags
array and a loc
field containing longitude/latitude coordinates in MongoDB’s legacy point format (a float tuple) for a 2d
index. Doctrine’s API allows queries to be constructed like so:
$connection = new \Doctrine\MongoDB\Connection(); $collection = $connection->selectCollection('test', 'places'); $qb = $collection->createQueryBuilder() ->field('loc') ->near(-73.987415, 40.757113) ->maxDistance(0.00899928); ->field('tags') ->equals('amenity=restaurant'); $cursor = $qb->getQuery()->execute();
This above example executes the following query:
{ "loc": { "$near": [-73.987415, 40.757113], "$maxDistance": 0.00899928 }, "tags": "amenity=restaurant" }
This simple query will return restaurants within half a kilometer of 10gen’s NYC office at 229 West 43rd Street. If only it was so easy to find good restaurants near Times Square!
Supporting New and Old Geospatial Queries
When the new 2dsphere
index type was introduced in MongoDB 2.4, operators such $near
and $geoWithin
were changed to accept GeoJSON geometry objects in addition to their legacy point and shape arguments. $near
was particularly problematic because of its optional $maxDistance
argument. As shown above, $maxDistance
previously sat alongside $near
and was measured in radians. It now sits within $near
and is measured in meters. Using a 2dsphere
index and GeoJSON points, the same query takes on a whole new shape:
{ "loc": { "$near": { "$geometry": { "type": "Point", "coordinates" [-73.987415, 40.757113] }, "$maxDistance": 500 } }, "tags": "amenity=restaurant" }
This posed a hurdle for Doctrine MongoDB’s query builder, because we wanted to support 2dsphere
queries without drastically changing the API. Unfortunately, there was no obvious way for near()
to discern whether a pair of floats denoted a legacy or GeoJSON point, or whether a number signified radians or meters in the case of maxDistance()
. I also anticipated we might run into a similar quandry for the $geoWithin
builder method, which accepts an array of point coordinates.
Method overloading seemed preferable to creating separate builder methods or introducing a new “mode” parameter to handle 2dsphere
queries. Although PHP has no language-level support for overloading, it is commonly implemented by inspecting an argument’s type at runtime. In our case, this would necessitate having classes for GeoJSON geometries (e.g. Point, LineString, Polygon), which we could differentiate from the legacy geometry arrays.
Introducing a GeoJSON Library for PHP
A cursory search for GeoJSON PHP libraries turned up php-geojson, from the MapFish project, and geoPHP. I was pleased to see that geoPHP was available via Composer (PHP’s de facto package manager), but neither library implemented the GeoJSON spec in its entirety. This seemed like a ripe opportunity to create such a library, and so geojson was born a few days later.
At the time of this writing, 2dsphere
support for Doctrine’s query builder is still being developed; however, I envision it will take the following form when complete:
use GeoJson\Geometry\Point; // ... $qb = $collection->createQueryBuilder() ->field('loc') ->near(new Point([-73.987415, 40.757113])) ->maxDistance(0.00899928); ->field('tags') ->equals('amenity=restaurant');
All of the GeoJson classes implement JsonSerializable, one of the newer interfaces introduced in PHP 5.4, which will allow Doctrine to prepare them for MongoDB queries with a single method call. One clear benefit over the legacy geometry arrays is that the GeoJson library performs its own validation. When a Polygon is passed to geoWithin()
, Doctrine won’t have to worry about whether all of its rings are closed LineStrings; the library would catch such an error in the constructor. This helps achieve a separation of concerns, which in turn increases the maintainability of both libraries.
I look forward to finishing up 2dsphere
support for Doctrine MongoDB in the coming weeks. In the meantime, if you happen to fall in the fabled demographic of PHP developers in need of a full GeoJSON implementation, please give geojson a look and share some feedback.
原文地址:2dsphere, GeoJSON, and Doctrine MongoDB, 感谢原作者分享。

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
